现代社会对无人机的需求在持续增长,因为它能帮助人类完成一些困难或危险的任务,如农田监测、航空摄影测量、线路巡检等。其中,能在陌生环境中实现自主飞行任务的四旋翼无人机系统成为新的研究热点。虽然目前在传感器精度、同步定位与建图技术和路径规划技术等方面取得了不错的发展,但是在无人机自主导航技术方面还有待进一步的研究和改进。基于上述背景,本文对视觉惯性SLAM技术和路径规划技术进行了改进,设计了一套完整的能在室内实现自主导航的四旋翼无人机系统。最终完成了自主导航系统的软件设计和硬件搭建,并通过仿真实验与实际环境飞行实验验证了本文系统的可靠性与优势。首先,对无人机的机架结构与运动原理、相机的成像模型与标定进行了介绍。在对系统硬件选型后,本文采用Realsense D435i深度相机、UP Squared板载计算机、TFmini Plus激光雷达和Pixhawk飞控等模块搭建了四旋翼无人机硬件平台,同时完成了对系统软件部分的设计,并基于Gazebo平台搭建了半实物仿真环境来检验本系统的算法。其次,针对本系统中视觉惯导融合的无人机自主导航算法进行了详细介绍。在视觉惯性里程计算法中,分别从视觉处理、IMU预积分、系统初始化、非线性优化、闭环检测和位姿图优化这几个部分来详细介绍算法的原理。最终获得无人机的姿态与位置信息;在稠密建图算法中,采用RGB-D相机建图方案生成环境的点云地图。为了方便导航,又根据八叉树方法将点云地图转换成八叉树地图;在路径规划算法中,提出改进的RRT*算法。通过改进算法生成随机长度的新节点并加入了动力学约束,实现在八叉树地图上实时生成最优的路径。最后,为了验证自主导航系统中各个环节算法的有效性,本文设计了众多的仿真和实际飞行实验,包括室内定位实验、稠密建图实验、路径规划实验和真实环境下的测试实验。表明了本文提出的四旋翼无人机室内自主导航系统能够在室内未知环境下实现良好的定位、环境建图和路径规划等任务,并且具有很好的实时性和鲁棒性。